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  L’ANALYSE SEMANTIQUE L’analyse sémantique est une technique d’interprétation des textes écrits en langue naturelle (comme celle que l’on trouve dans les documents rédigés par et pour les humains). Cette interprétation automatique permet aux ordinateurs de comprendre les textes, afin d’y puiser de l’information. Contrairement aux méthodes de recherche à base de mots clés, le logiciel utilisé pour l’approche sémantique est doté de réelles compétences linguistiques. Il lui est donc possible de raisonner sur le sens des mots et des phrases, et plus seulement sur le nombre d’apparition d’un même mot clé. On parle même d’intelligence artificielle, tant le logiciel pousse sa réflexion et ses compétences au delà du simple calcul informatique. Prenons comme exemples les trois phrases ci-dessous :

1. « Leur secrétaire n’est jamais souriante »
2. « Concernant la secrétaire, je n’ai jamais eu de problème avec elle»
3. « À part leur secrétaire, ils sont très compétents »

Dans la première phrase, le moteur sera en mesure de détecter qu’il s’agit bien d’une opinion négative, en dépit de la connotation positive du mot « souriante ». Le phénomène inverse se produit dans la seconde phrase, où le moteur détectera bien une opinion positive et portant sur la même cible. Et dans la troisième, le moteur saura détecter que l’opinion porte sur tout sauf sur la secrétaire, etc. Ces quelques exemples plutôt simples, montrent à quel point l’analyse sémantique est un outil incontournable concernant l’analyse conforme de textes usuels. Mais, faute de moyens et de connaissances suffisantes, les approches à base de mots clés demeurent les plus répandues. L’analyse sémantique reste une technologie de pointe extrêmement complexe qui nécessite des compétences et un patrimoine logiciel particulièrement spécifique. LE TEXT MINING Appelé fouille de textes en français, le texte mining consiste à extraire automatiquement de l’information à partir de textes. Il s’agit d’analyser, de reconnaître les mots, les phrases, leurs sens et leurs relations. Ensuite, il faut interpréter cette analyse afin de pouvoir sélectionner un texte ou une information spécifique parmi tant d’autres. Une fois ces données extraites, l’information devient alors structurée, l’ordinateur peut interagir avec les données : il connaît le langage que l’on va utiliser, la façon de les stocker, et sait donc comment les transformer. Elle s’oppose à l’information dite non structurée qui est celle de tous les textes ou documents qui ne peuvent être utilisé que par un être humain. Ces documents représentent pourtant, la grande majorité des textes, et restent inaccessibles à la plupart des logiciels qui ne peuvent fonctionner qu’avec un modèle de données figées et organisées. La manipulation des données (les images, le texte) échappe à l’ordinateur. Seuls les processus d’analyse sémantique permettent de calculer à partir d’un texte, et de transformer les informations qu’il comporte afin de le rendre exploitable par n’importe quel logiciel habituel. POURQUOI UTILISER CETTE TECHNOLOGIE ? L’analyse sémantique s’avère extrêmement utile pour ceux qui souhaitent optimiser leur traitement de l’information non structurée. Lorsqu’il s’agit de collecter des informations ou des données, par exemple, la tâche peut s’avérer particulièrement complexe si ces dernières sont nombreuses. Grâce à l’utilisation de l’analyse sémantique, il est désormais possible d’automatiser le processus d’extraction des informations non structurée, afin d’augmenter considérablement le volume de traitement et la rapidité d’exécution. Certaines entreprises, par exemple, utilisent des solutions d’analyse sémantique pour trier des courriers envoyés au SAV et re-dispatcher les messages aux bons services. Chez Fanvoice nous utilisons cette technologie pour aider les marques à mieux comprendre les attentes de leurs clients, à travers du “clustering d’idées”.  Si vous voulez en savoir plus n’hésitez pas à consulter notre site internet www.fanvoice.com et à prendre contact avec notre équipe.